人工智能是如何工作的？

已發表: 2020-09-28

自古以來，人類就夢想著創造智能機器——但直到 50 年代初才首次嘗試真正做到這一點。現在，到 2021 年，我們已經擁有許多工具可以將這些夢想變為現實。

話雖如此，這個話題仍然相當複雜。這正是我們在這裡回答這個問題的原因：人工智能是如何工作的？

什麼是人工智能？

人工智能 (AI) 是一門跨學科科學，專注於構建能夠完成通常需要人類智能的任務的機器。

配備這項技術的機器能夠從經驗中學習、處理數據並以成功模仿人類行為的方式識別模式。

至關重要的是，人工智能能夠在沒有明確指示的情況下執行這些任務——其算法處理數據的方式與自然智能類似。因此，人工智能可以根據可靠的數據做出合理的決策，並預測其深遠的影響。

在我們解釋人工智能是如何工作的之前，我們需要強調一個事實，即有不同類型的人工智能探索不同範圍的任務和機制。該技術本身分為三大類：

這是最受認可的人工智能類型，因為它廣泛用於許多不同的領域。 狹義人工智能（也稱為弱人工智能）通常專注於執行一項特定任務，並且僅用於模仿人類智能。它通常在許多限制下運行，需要事先監督和輸入交付。

儘管您之前可能沒有聽說過這個術語，但您很有可能在某個時候使用過 Narrow AI 驅動的工具。 Narrow AI 使用的一些例子包括谷歌搜索算法、圖像識別軟件或 Alexa 或 Siri 等個人助理。

AGI 應該比 Narrow AI 更複雜。這裡的目標是讓機器像人類一樣執行任務，並能夠自行解決問題。因此，通用人工智能應該克服狹義人工智能的局限性。它不僅可以用於多種任務，而不僅僅是一項任務，而且假設作為人類，它應該能夠將從一個領域學到的知識應用到另一個領域。

與您多年來可能看到的一些聳人聽聞的頭條新聞相反，通用人工智能仍有待開發，有些人甚至認為這根本不可能。我們只需要等待，看看未來會怎樣。

雖然許多人認為我們可能在未來的某個時候創造出 AGI，但人工智能在很大程度上被認為是虛構的。

ASI 應該是最先進的 AI 類型，它不僅模仿人類智能，而且能夠執行自我意識。它為機器配備了人類特有的情感、信念和慾望。至關重要的是，ASI 不僅趕上而且超越了人類的能力。

既然我們知道了人工智能的主要類型，讓我們來了解一下它的要點吧！

人工智能基於我們多年來一直在發展的各種學科。現代人工智能受到哲學、經濟學、醫學、數學、心理學、神經科學等的啟發和支持。

解釋 AI 開發的工作原理相當簡單：它使用大量信息和數據，以使機器學習並根據這些知識執行任務。

構建一套可以確保人工智能性能的算法是一個對人類能力、行為和特徵進行逆向工程的複雜過程。

但要完全掌握這一切是如何完成的，必須了解人工智能基於可以應用於許多項目的幾個子域，並且它的仔細組合會產生智能行為的機器。話雖如此，讓我們來看看最重要的 AI 子領域，看看它們是由什麼組成的。

機器學習是迄今為止最常用的人工智能方法。 ML 的範圍是教機器根據過去的經驗、結構化和半結構化輸入做出決策。它處理分析數據、識別模式並提出合理的輸出。它廣泛用於需要自動化和優化通常由人類執行的任務的地方。

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深度學習經常與 ML 混淆，實際上是 ML 的特定方面，專注於教機器通過一種特殊的非常複雜的算法——神經網絡來處理數據。當我們想要構建處理圖像、視頻、文本和聲音的智能應用程序時，這是一種首選技術。借助深度學習，您可以發現其他方式無法發現的隱藏數據模式。

NLP 是一種專注於探索語言的工具：閱讀、解釋和生成文本和語音。 NLP 機制不僅能夠理解，而且能夠以類似於人類對話的方式響應用戶。借助 NLP，機器能夠識別單詞的含義，甚至能夠理解其背後的上下文——因為它廣泛用於語音助手，包括 Google Assistant 和 Siri。

這部分人工智能技術致力於研究視覺對象。結合深度學習技術，計算機視覺能夠解釋圖像和視頻的內容。例如，借助計算機視覺，我們可以對想要使用我們服務的人進行身份驗證、對圖片中的對象進行分類以及按圖像搜索內容。

神經網絡的概念大致基於人腦的構建方式。神經網絡是由稱為層的序列塊構建的算法。它們由一組複雜的算法組成，可以根據應用程序以多種方式處理數據。這允許神經網絡處理像視頻、圖像和文本一樣複雜的數據。

認知計算是試圖模仿人類大腦的最新人工智能機制。它分析各種內容，包括文本、語音和視覺材料——就像人類一樣。目的是讓機器能夠解決複雜的問題，並為它們提供最合理的答案。它可以是一個非常有用的工具，可以幫助人類工作並提出我們會錯過的解決方案。

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